Data Analytics
Datengetriebene Exzellenz
Machen Sie Ihre Daten wertvoller und generieren Sie daraus Wissen, das Ihnen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschafft. Die Möglichkeit, wichtige Informationen schnell und in der richtigen Qualität abzurufen, ist für Unternehmen ein zentraler Baustein, um die richtigen Entscheidungen zu treffen. Nicht aus dem Bauch heraus, sondern auf Basis von Daten.
Data Analytics leistet genau das! Sie erhalten auf Knopfdruck die Daten, die Sie benötigen – schnell und gezielt. Flexible, technologiebasierte Analysen führen zu effizienten, transparenten und datengestützten Entscheidungen für Ihren nachhaltigen Geschäftserfolg.
Data Analytics
Analysieren. Verstehen. Gestalten.
Funktionsweise
Data Analytics
Sammlung relevanter Daten
In dieser Phase werden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt. Dies können strukturierte Daten aus Datenbanken, unstrukturierte Daten aus Texten oder multimediale Daten sein. Die Qualität und Relevanz der gesammelten Daten sind entscheidend für den Erfolg der Analyse.
Bereinigung und Integration
Die gesammelten Daten können Inkonsistenzen, Fehler oder fehlende Werte enthalten. In dieser Phase werden die Daten bereinigt, um sicherzustellen, dass sie genau, vollständig und konsistent sind. Zudem werden unterschiedliche Datenquellen integriert, um einen kohärenten Datensatz zu erstellen.
Techniken der Datenanalyse
Hier kommen verschiedene Analysetechniken zum Einsatz, je nach den Zielen der Analyse. Das kann deskriptive Analyse für eine Übersicht, diagnostische Analyse zur Identifikation von Ursachen, prädiktive Analyse für Vorhersagen oder präskriptive Analyse für Handlungsempfehlungen umfassen. Methoden wie statistische Analysen, maschinelles Lernen oder Data Mining werden verwendet, um Muster, Trends und Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren.
Erkenntnisgewinnung
Die Ergebnisse der Analyse müssen interpretiert werden, um relevante Erkenntnisse zu gewinnen. Analysten oder Entscheidungsträger sollten verstehen, was die Daten bedeuten, wie sie in den Kontext passen und welche Implikationen sie für das Unternehmen haben.
Nutzung und Umsetzung
Die gewonnenen Erkenntnisse müssen in konkrete Maßnahmen umgesetzt werden, um einen Mehrwert zu generieren. Dies kann die Optimierung von Prozessen, die Entwicklung neuer Produkte oder Dienstleistungen, die Anpassung von Marketingstrategien oder andere geschäftliche Entscheidungen umfassen. Data Analytics soll dazu beitragen, datenbasierte Entscheidungen zu fördern und den Geschäftserfolg zu steigern.
Vorteile
Erkenntnisse
Methodik
Daten 
Entscheidungen
Datengetriebene Analyse
Datengetriebene Analyse ermöglicht tiefere Einblicke in komplexe Zusammenhänge und Muster, die in großen Datensätzen verborgen sein können. Durch die Analyse von historischen Daten können Trends und Muster frühzeitig erkannt werden, was Unternehmen ermöglicht, proaktiv darauf zu reagieren. Durch die Analyse von Kundenverhalten und Präferenzen können Unternehmen ihre Zielgruppen besser verstehen und personalisierte Angebote entwickeln. Früherkennung potenzieller Risiken durch die Analyse von Daten ermöglicht eine gezielte Risikominimierung und -prävention.
Datengetriebene Entscheidungsfindung
Datengetriebene Entscheidungsfindung basiert auf Fakten und Zahlen, was zu objektiveren und sachlichen Entscheidungen führt. Daten ermöglichen eine schnellere Bewertung von Optionen und Szenarien, was zu beschleunigten Entscheidungsprozessen führt. Ressourcen können gezielter und effektiver eingesetzt werden, da datengetriebene Entscheidungen auf fundierten Analysen beruhen. Die Integration von Daten in Entscheidungsprozesse ermöglicht eine kontinuierliche Optimierung von Strategien und Maßnahmen auf der Grundlage von Echtzeitinformationen.
Anwendungsszenarien
